データの横持ち・縦持ちの違い
こんばんは！DATASaber認定目指して奮闘中のEmiです！
「データの縦持ち・横持ち」について、いまだに混乱することがあるので頭の整理を兼ねて、まとめていこうと思います。
※この記事では勉強用に作成した架空のテスト結果表を使います
データの「横持ち」
「横持ち」とはどういう状態のデータ？
行と列にそれぞれ異なる属性を配置して、交差するセルで情報を表すデータ構造のこと。
例えば、表1だと・・
３行目の「5月4日」と４列目の「地理」が交差するところが「５月４日の地理の得点」となる。
「横持ち」の特徴は？
情報追加時にテーブル構造の再設計が必要
複数の集計対象が同じ列に含まれているため集計しにくい
全項目分の枠をテーブルとして持つので、データがない項目はNULLとなってしまう（表１のグレーのセル）
列と列との比較がしやすい
人間が見て分かりやすい
スペースが節約できる
データの「縦持ち」
「縦持ち」とはどういう状態のデータ？
１件１件のデータ（レコード）を縦方向に蓄積したもの。
列に配置された各項目に対応したデータが追加されていく。
「縦持ち」の特徴は？
項目追加時にテーブル構造の再設計不要
集計対象ごとに列が分類されているため集計しやすい
データがない行は追加されないため、NULLが発生しない
１つの集計対象（得点）について複数の項目（日付や科目）が同じ列に混在するため、項目間の比較がしづらい
行数が増える
Tableauに取り込むとどう違う？
得点状況を棒グラフにしてみる
それぞれの科目の得点が独立したメジャーとして扱う。
科目はメジャー（今回は得点）の切り口（ディメンション）として扱う。
国語と英語の得点に相関はあるか
科目ごとの得点が独立したメジャーなので、
[列][行]シェルフにそのまま入れることができる。
得点はすべて一つのメジャーにまとまっているため、
「国語の得点」「英語の得点」というメジャーを計算フィールドを使って作成する必要がある。
縦持ち・横持ちの特徴まとめ
データソースの準備をする際には、ただデータを並べるのではなく、分析するために不要な手間がかからないデータになっているかを考えながら作成しようと思います。
最後までお読みいただきありがとうございました！！
次回の記事でまたお会いしましょう。
参考にさせていただいたページ：
